Mesa redonda: Propagação de epidemias - Palestrantes: Dani Gamerman (UFMG), Florencia Leonardi (USP), Leo Bastos (Fiocruz) e Americo Barbosa da Cunha Junior (UERJ)

Mesa redonda: Propagação de epidemias.

Dia 22 de maio às 14h pelo link do Google Meet: meet.google.com/ers-ykuk-iha

A mesa redonda será realizada no contexto do ciclo de seminários do PIPGEs, no dia 22 de maio às 14h, com tema bastante geral e de atualidade: "Propagação de epidemias".
A idéia de fazer uma mesa redonda em vez de convidar cada pesquisador separadamente e facilitar a discussão entre eles, e com a "platéia".

Convidamos pesquisadores trabalhando em temas relacionados, porém sob vários enfoques distintos, para apresentar/debater/discutir suas pesquisas.

Chair: Sandro Gallo

Mediadores:
    Daiane Zuanetti (UFSCar)
    Francisco Rodrigues (USP)
    Vera Tomazella (UFSCar).

Convidados:

1) Dani Gamerman (UFMG): CovidLP: um aplicativo para prever a evolução da Covid19 baseado nos dados:
Resumo da Apresentação: Nesta apresentação pretendo apresentar um aplicativo para previsão de curto e longo prazos para a pandemia da Covid19. Essas previsões são completamente baseadas nos dados observados diariamente de casos confirmados e mortes, sem utilização de modelagem epidemiológica. Nossas previsões permitem estimar características relevantes da pandemia, como pico e fim dos casos/mortes e numero total de casos/mortes. Toda a inferência é sumarizada em preditores pontuais, acompanhados dos respectivos intervalos de credibilidade. Desafios associadas ao desenvolvimento de um sistema de larga escala para vários paises e estados também serão descritos. Esse aplicativo está sendo desenvolvido em conjunto com

2) Florencia Leonardi (USP): Detecção de pontos de mudança na curva de novos casos de Covid19:
Resumo da Apresentação: Detecção de pontos de mudança na curva de novos casos de Covid-19 Neste seminário falarei sobre os desafios de analisar e tentar prever a curva de contágios do novo coronavírus, dada a incerteza em relação aos dados disponíveis. Vou mostrar também uma análise em andamento em colaboração com Magno Tairone e Alex Rodrigo Sousa do IME-USP sobre como obter pontos de mudança na dinâmica da curva  e previsões de curto prazo, usando técnicas de seleção de modelos. Os resultados de nossa análise estão disponíveis para consulta na página http://www.ime.usp.br/~gpeca.

3) Leo Bastos (Fiocruz): Corrigindo atraso de notificação: Definições, modelo, e problemas
Resumo da Apresentação: O atraso de notificação é um problema bastante conhecido na modelagem de epidemias. Nesta apresentação farei uma breve revisão dos métodos utilizados desde as projeções do HIV na década de 1980. Apresentarei o modelo proposto para corrigir o atraso de notificação no contexto de um sistema de alerta de epidemias usado tanto para fazer o nowcasting de casos de arboviroses quanto de casos de síndrome respiratória aguda grave (SRAG). Terminando com os problemas (não resolvidos) associados ao nowcasting de casos de SRAG com confirmação de COVID-19 (SRAG-COVID) e óbitos por SRAG e SRAG-COVID.

4) Americo Barbosa da Cunha Junior (UERJ): Diferentes modelos computacionais para inferir o progresso da epidemia de COVID19.
Resumo da Apresentação: Um modelo computacional é um tipo de “máquina preditiva”, que recebe como “matéria prima” informações e devolve como “produto acabado” uma previsão sobre o comportamento do sistema ou fenômeno de interesse. No contexto da epidemia de COVID19, esses modelos podem ser utilizados como ferramentas de auxílio à decisão, orientando agentes públicos como responder de modo ótimo aos desafios impostos à sociedade civil pelo avanço do novo corona vírus. Nessa apresentação vamos expor alguns dos fundamentos de modelagem matemática em epidemias, indicando possíveis abordagens, os respectivos domínios de aplicabilidade e limitações.

A mesa redonda ocorrerá pelo google-meet e o link será divulgado em tempo, por email e na página do PIPGEs.